Предмет. Роль интеллектуальных информационных систем в оценке кластерного потенциала территорий. Цели. Формирование методического инструментария оценки кластерного потенциала территорий на основе использования интеллектуальных информационных систем, его апробация на примере регионов Сибирского федерального округа. Методология. Для выявления кластерных групп использованы эконометрические методы, а также методы экспертной оценки. Результаты. Разработан поэтапный алгоритм оценки кластерного потенциала территорий с учетом соответствующего методического и математического аппарата. Сформирован совокупный показатель, характеризующий потенциал развития кластерных групп. Выводы. Предложенный методический и информационно-аналитический инструментарий может служить основой для принятия решений по разработке кластерной политики на региональном уровне.
Götz M. The Industry 4.0 Induced Agility and New Skills in Clusters. Foresight and STI Governance, 2019, vol. 13, no. 2, pp. 72–83. URL: Link
Terstriep J., Lüthje C. Innovation, Knowledge and Relations – On the Role of Clusters for Firms' Innovativeness. European Planning Studies, 2018, vol. 26, iss. 11 pp. 2167–2199. URL: Link
Perényi Á. Diagnosing Cluster Competitiveness Using Firm-Level Data in the Profit–Growth Nexus Framework. Acta Oeconomica, 2016, vol. 66, iss. 3, pp. 439–463. URL: Link
Njøs R., Jakobsen S.-E. Cluster Policy and Regional Development: Scale, Scope and Renewal. Regional Studies, Regional Science, 2016, vol. 3, iss. 1, pp. 146–169. URL: Link
Fowler C.S., Kleit R.G. The Effects of Industrial Clusters on the Poverty Rate. Economic Geography, 2014, vol. 90, iss. 2, pp. 129–154. URL: Link
Huseynova K. Quantitative and Qualitative Assessment of the Region's Competitiveness. International Journal of Scientific & Engineering Research, 2016, vol. 7, iss. 5, pp. 736–738. URL: Link
Портер М. Конкуренция. М.: Вильямс, 2005. 608 с.
Печаткин В.В. Методика оценки и анализа потенциала кластеризации экономики регионов // Экономический анализ: теория и практика. 2010. Т. 9. Вып. 28. С. 42–48. URL: Link
Поспелова И.Н. Оценка потенциала кластеризации обрабатывающих производств в Алтайском крае // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2016. № 11. С. 184–188. URL: Link
Бачинина Ю.П., Андронова И.В. Кластерный подход в обеспечении конкурентоспособности региона: монография. Тюмень: Тюменский индустриальный университет, 2010. 120 с.
Kitova O.V., Kolmakov I.B., Dyakonova L.P. et al. Hybrid Intelligent System of Forecasting of the Socio-Economic Development of the Country. International Journal of Applied Business and Economic Research, 2016, vol. 14, iss. 9, pp. 5755–5756. URL: Link
Беилин И.Л. Цифровое эконометрическое моделирование валового регионального продукта и обрабатывающих производств региона с высоким значением нефтегазохимического кластера // Региональная экономика: теория и практика. 2019. Т. 17. Вып. 8. С. 1490–1510. URL: Link
Hu Y., Chan A.P.C., Le Y. Pragmatic Framework of Programme Organizational Capability for Delivering Megaprojects at Design and Construction Phases: A Chinese Client Perspective. The Engineering Project Organization Journal, 2015, vol. 5, iss. 2–3, pp. 49–62. URL: Link
Евтеева Е.В. Интеллектуальная информационная система управления и сбора данных предприятия // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2015. № 1. С. 24–30. URL: Link
Balasankar V., Penumatsa S.V., Terlapu P.R.V. Intelligent Socio-Economic Status Prediction System Using Machine Learning Models on Rajahmundry A.P., SES Dataset. Indian Journal of Science and Technology, 2020, vol. 13, iss. 37, pp. 3820–3842. URL: Link
Чорноус Г.А. Агентна модель інтелектуальної інформаційної системи управління в економіці // Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Економіка. 2016. № 178. С. 41–47. URL: Link
Погорелов Н.Е., Рейзенбук К.Э., Пимонов А.Г. Интеллектуальная информационная система для анализа и прогнозирования биржевых котировок акций // Вестник Кузбасского государственного технического университета. 2012. № 6. С. 118–122. URL: Link
Alzoubi H.M. The Role of Intelligent Information System in e-Supply Chain Management Performance. International Journal of Multidisciplinary Thought, 2018, vol. 7, iss. 2, pp. 363–370. URL: Link
